class - 스크립트 및 차트 함수

class 함수는 첫 번째 파라메타를 클래스 간격에 할당합니다. 결과는 숫자 값으로 하위 경계, 텍스트 값으로 a<=x<b이 포함된 이중 값이며, 여기서 a와 b는 bin의 상한과 하한 값입니다.

구문:

class(expression, interval [ , label [ , offset ]])

반환 데이터 유형: 이중

인수
인수	설명
interval	bin 너비를 지정하는 숫자입니다.
label	결과 텍스트에서 'x'를 대체할 수 있는 임의의 문자열입니다.
offset	기본 분류 시작점에서의 오프셋으로 사용할 수 있는 숫자입니다. 기본 시작점은 일반적으로 0입니다.

예: 차트 표현식
예	결과
class( var,10 ), var = 23	20<=x<30를 반환합니다.
class( var,5,'value' ), var = 23	20<= value <25를 반환합니다.
class( var,10,'x',5 ), var = 23	15<=x<25를 반환합니다.

이 항목의 일부 예에서는 인라인 로드를 사용합니다. 인라인 로드를 사용하여 데이터 로드

예 - class 기본 사항

개요

이름과 나이가 포함된 데이터 테이블이 로드됩니다. 사람들을 연령대(10년 간격)로 분류하고 각 그룹에 속한 사람의 수를 계산하려고 합니다.

데이터 로드 편집기를 열고 새 섹션에 아래 로드 스크립트를 추가합니다.

로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.

Example이라는 데이터 테이블에 로드되는 데이터 집합입니다.
데이터 테이블의 필드는 다음과 같습니다.
- Age
- Name

로드 스크립트

Example:
LOAD * INLINE [
Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi
43, Bob
27, Charles
];

결과

데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 두 개의 새 테이블을 만듭니다.
첫 번째 테이블에서 다음을 수행합니다.
1. 다음 차원을 추가합니다.
  - Age
  - Name
2. 다음 측정값을 만듭니다.
  - =class(Age, 10, 'age'): 데이터를 연령대별로 분류합니다.
두 번째 테이블에서 다음을 수행합니다.
1. 이 표현식을 차원으로 추가합니다.
  - =class(Age, 10, 'age')
2. 다음 측정값을 만듭니다.
  - =Count(Age): 연령 분류에 따라 사람의 수를 계산합니다.

첫 번째 테이블은 Name과 Age에 대한 원시 데이터와 이들이 어느 연령대에 속하는지 보여 줍니다.

결과 테이블 1
Name	Age	class(Age, 10, 'age')
Bob	43	40 <= age < 50
Charles	27	20 <= age < 30
John	25	20 <= age < 30
Karen	42	40 <= age < 50
Yoshi	53	50 <= age < 60

두 번째 테이블에서는 데이터가 어떻게 분류되고 요약되었는지 확인할 수 있습니다. class 함수의 결과로 첫 번째 측정값에서 3개의 연령대가 만들어졌습니다. 두 번째 측정값 방법은 각 연령대의 사람 수를 계산하는 것입니다.

결과 테이블 2
class(Age, 10, 'age')	Count(Age)
Totals	5
20 <= age < 30	2
40 <= age < 50	2
50 <= age < 60	1

개요

이름과 나이가 포함된 데이터 테이블이 로드됩니다. 10년 간격으로 연령대에 따라 각 사람을 분류하는 필드를 추가하려고 합니다. 원본 소스 테이블은 다음과 같습니다.

원본 소스 테이블
Name	Age
John	25
Karen	42
Yoshi	53

데이터 로드 편집기를 열고 새 섹션에 아래 로드 스크립트를 추가합니다.

로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.

class 함수를 사용하여 Agegroup이라는 새 필드를 만드는 선행 LOAD 문.

로드 스크립트

LOAD *,
class(Age, 10, 'age') As Agegroup;

LOAD * INLINE
[ Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi];

결과

데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 다음 필드를 차원으로 추가합니다.

Name
Age
Agegroup

결과 테이블
Name	Age	Agegroup
John	25	20 <= age < 30
Karen	42	40 <= age < 50
Yoshi	53	50 <= age < 60

새 필드 Agegroup은 각 사람을 연령대별로 분류합니다.

예 - class 시나리오

개요

고객 데이터가 포함된 데이터 테이블이 로드됩니다. 고객을 수명 가치 포인트 획득 수에 따라 분류하고 각 범주별 고객 수를 계산하려고 합니다.

데이터 로드 편집기를 열고 새 섹션에 아래 로드 스크립트를 추가합니다.

로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.

Example이라는 데이터 테이블에 로드되는 데이터 집합입니다.
데이터 테이블의 필드는 다음과 같습니다.
- CustomerID
- CustomerName
- LifetimeValue

로드 스크립트

Example:
Load * Inline [
CustomerID, CustomerName, LifetimeValue
1, John Doe, 12500
2, Jane Smith, 36000
3, Sam Brown, 15000
4, Lisa White, 50000
5, Tom Harris, 22000
];

결과

데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 두 개의 새 테이블을 만듭니다.
첫 번째 테이블에서 다음을 수행합니다.
1. 다음 차원을 추가합니다.
  - CustomerID
  - CustomerName
  - LifetimeValue
2. 다음 계산된 차원을 만듭니다.
  - =Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group'): LifetimeValue 필드를 기준으로 데이터를 분류합니다.
두 번째 테이블에서 다음을 수행합니다.
1. 이 표현식을 차원으로 추가합니다.
  - =Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')
2. 다음 측정값을 만듭니다.
  - =Count(CustomerID): 연령 분류에 따라 사람의 수를 계산합니다.

첫 번째 테이블은 입력된 원시 데이터와 클래스 함수를 사용한 결과를 보여 줍니다.

결과 테이블 1
CustomerID	CustomerName	LifetimeValue	Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')
1	John Doe	12500	10000 <= Lifetime Value Group < 20000
2	Jane Smith	36000	30000 <= Lifetime Value Group < 40000
3	Sam Brown	15000	10000 <= Lifetime Value Group < 20000
4	Lisa White	50000	50000 <= Lifetime Value Group < 60000
5	Tom Harris	22000	20000 <= Lifetime Value Group < 30000

두 번째 테이블은 데이터를 분류하고 요약하는 방법을 보여 줍니다. class 함수를 사용하여 데이터를 4개 그룹으로 분류한 다음, 각 그룹의 고객 수를 보여 주기 위해 계산합니다.

결과 테이블 2
Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')	Count(CustomerID)
Totals	5
10000 <= Lifetime Value Group < 20000	2
20000 <= Lifetime Value Group < 30000	1
30000 <= Lifetime Value Group < 40000	1
50000 <= Lifetime Value Group < 60000	1

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